【APP测试】frida的python库使用

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2026-01-18 02:22:08 网络安全文章 来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 文档阐述了FridaPython库的使用，强调其结合Python实现自动化与RPC交互的优势。内容涵盖进程附加、Spawn模式及远程连接等基础操作，详解了Frida与Python通过send和recv进行双向通信的机制，并提供了利用文件监听实现脚本动态重载的方案，有效提升逆向分析与动态调试的效率。 综合评分： 87 文章分类： 移动安全,逆向分析,安全工具

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【APP测试】frida的python库使用

原创

d0n9x1e d0n9x1e

蝉SEC

2026年1月17日 17:33 江苏

引子

1. 为什么需要使用 Frida 的 Python 库

a) 自动化处理与扩展性

  • 手工调试的局限性

    ：之前介绍的 Frida 主要用于手工调试阶段，适合在交互式环境中进行动态分析。然而，对于复杂的逆向工程任务，手工调试效率较低，且难以实现自动化。

  • Python 的优势

    ：Python 是一种强大的脚本语言，具有丰富的库支持（如网络请求、数据处理、文件操作等）。通过使用 Frida 的 Python 库，可以将 Frida 的动态分析能力与 Python 的自动化脚本能力结合起来，实现更高效的逆向工程和自动化测试。

b) 算法转发与 RPC

  • 算法转发和 RPC 的便捷性

    ：Frida 提供了强大的 RPC 功能，允许在运行时动态调用和修改目标程序的行为。通过 Python，可以更方便地实现算法转发（如加解密算法的转发）和 RPC 功能，从而在逆向工程中实现更复杂的逻辑。

  • 示例

    ：假设需要在运行时动态修改加解密算法，可以通过 Python 脚本调用 Frida 的 RPC 功能，将算法转发到本地 Python 环境中进行处理，处理完成后将结果返回给目标程序。

c) 实时数据交互

  • Frida 与 Python 的协同工作

    ：Frida 可以实时与 Python 进行数据交互。在 Frida 脚本中，可以将数据发送到 Python 环境中进行处理，处理完成后将结果返回给 Frida 脚本，Frida 再继续执行后续代码。

  • Python 的强大库支持

    ：Python 提供了丰富的库，如 requests（网络请求）、numpy（数值计算）、pandas（数据分析）等，这些库可以大大简化代码编写，提高开发效率。

2. 使用 Frida 的 Python 库时的局限性

a) 缺乏即时修改功能

  • 问题

    ：当 Frida 脚本（jsCode）有修改时，必须重新运行 Python 脚本才能生效。Frida 的 Python 库不支持即时修改功能，这意味着每次修改 Frida 脚本后都需要重新加载整个脚本。

  • 解决方案

    ：

  • 手动重新加载

    ：每次修改 Frida 脚本后，重新运行 Python 脚本。

  • 动态加载机制

    ：可以在 Python 脚本中实现一个简单的动态加载机制，通过文件监听等方式检测 Frida 脚本的修改，并重新加载脚本。

示例：动态加载机制

import frida, sys, time
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler

class ScriptHandler(FileSystemEventHandler):
    def __init__(self, script_path, process):
        self.script_path = script_path
        self.process = process
        self.load_script()

    def load_script(self):
        with open(self.script_path, 'r') as f:
            jsCode = f.read()
        self.script = self.process.create_script(jsCode)
        self.script.load()
        print("Script loaded from:", self.script_path)

    def on_modified(self, event):
        if event.src_path == self.script_path:
            print("Script modified, reloading...")
            self.script.unload()
            self.load_script()

if __name__ == "__main__":
    device = frida.get_usb_device()
    process = device.attach('com.dodonew.online')

    script_path = 'path/to/your/frida_script.js'
    event_handler = ScriptHandler(script_path, process)
    observer = Observer()
    observer.schedule(event_handler, path='.', patterns=[script_path])
    observer.start()

    try:
        sys.stdin.read()
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()
    observer.join()

代码说明：

  1. FileSystemEventHandler

    ：监听文件修改事件。

  2. on_modified

    ：当 Frida 脚本文件被修改时，重新加载脚本。

  3. Observer

    ：启动文件监听器，实时监控脚本文件的修改。

通过这种方式，可以在修改 Frida 脚本后自动重新加载，而无需手动重新运行 Python 脚本。

总结

  • Frida 的 Python 库

    ：提供了强大的自动化能力，结合 Python 的丰富库支持，可以实现复杂的逆向工程任务。

  • 包名附加

    ：通过 Python 脚本可以方便地附加到目标进程并执行 Frida 脚本。

  • 动态加载机制

    ：虽然 Frida 的 Python 库不支持即时修改功能，但可以通过文件监听等方式实现动态加载，提高开发效率。

基础使用

1. 包名附加

使用 Frida 的 Python 库可以方便地附加到目标进程并执行 Frida 脚本。以下是一个简单的示例代码：

import frida, sys

# 定义 Frida 脚本代码
jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        console.log('onResume called');
        this.onResume();
    };
});
"""

# 附加到目标进程
process = frida.get_usb_device().attach('com.dodonew.online')

# 创建并加载脚本
script = process.create_script(jsCode)
script.load()

# 阻塞主线程，防止脚本退出
sys.stdin.read()

代码说明：

  1. frida.get_usb_device()

    ：连接到 USB 设备（适用于 Android 设备）。

  2. attach('com.dodonew.online')

    ：附加到目标进程（通过包名指定）。

  3. create_script(jsCode)

    ：创建一个 Frida 脚本。

  4. script.load()

    ：加载并执行 Frida 脚本。

  5. sys.stdin.read()

    ：阻塞主线程，防止脚本退出。

2. 通过 PID 附加到进程

场景

当已知目标进程的 PID 时，可以直接通过 PID 附加到该进程。

示例代码

import frida, sys

# 定义 Frida 脚本代码
jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        console.log('onResume called');
        this.onResume();
    };
});
"""

# 通过 PID 附加到进程
process = frida.get_usb_device().attach(9999)  # 替换为实际的 PID
script = process.create_script(jsCode)
script.load()

# 阻塞主线程，防止脚本退出
sys.stdin.read()

注意事项

  • 确保 PID 是正确的，并且目标进程正在运行。
  • 如果目标设备是远程设备或通过网络连接，需要使用 frida.get_device_manager().add_remote_device() 方法获取设备对象。

3. 使用 spawn 方式启动进程

场景

spawn 方式可以启动一个新进程，并在启动时挂起，以便在进程运行之前加载 Frida 脚本。

示例代码

import frida, sys

# 定义 Frida 脚本代码
jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        console.log('onResume called');
        this.onResume();
    };
});
"""

# 获取设备并以挂起方式启动目标应用
device = frida.get_usb_device()
pid = device.spawn(["com.dodonew.online"])  # 替换为目标应用的包名
process = device.attach(pid)

# 加载 Frida 脚本
script = process.create_script(jsCode)
script.load()

# 恢复进程运行
device.resume(pid)

# 阻塞主线程，防止脚本退出
sys.stdin.read()

注意事项

  • 使用 spawn 启动的进程会挂起，直到调用 device.resume(pid) 后才会继续运行。
  • 确保目标应用的包名正确。

4. 连接非标准端口

场景

当目标设备运行在非标准端口（如自定义的 Frida 服务器端口）时，需要指定设备的 IP 地址和端口。

示例代码

import frida, sys

# 定义 Frida 脚本代码
jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        console.log('onResume called');
        this.onResume();
    };
});
"""

# 连接到运行在非标准端口的设备
process = frida.get_device_manager().add_remote_device('192.168.3.68:8888').attach('com.dodonew.online')
script = process.create_script(jsCode)
script.load()

# 阻塞主线程，防止脚本退出
sys.stdin.read()

注意事项

  • 确保目标设备的 IP 地址和端口正确。
  • 如果目标设备是本地设备，可以使用 localhost 或 127.0.0.1。

6. 连接多个设备

场景

在某些情况下，可能需要同时连接多个设备并注入相同的 Frida 脚本。

示例代码

import frida, sys

# 定义 Frida 脚本代码
jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        console.log('onResume called');
        this.onResume();
    };
});
"""

# 连接到第一个设备
process = frida.get_device_manager().add_remote_device('192.168.3.68:8888').attach('com.dodonew.online')
script = process.create_script(jsCode)
script.load()

# 连接到第二个设备
# process1 = frida.get_device_manager().add_remote_device('192.168.3.69:8888').attach('com.dodonew.online')
# script1 = process1.create_script(jsCode)
# script1.load()

# 阻塞主线程，防止脚本退出
sys.stdin.read()

注意事项

  • 确保每个设备的 IP 地址和端口正确。
  • 如果需要同时管理多个设备，可以通过线程或异步方式来实现。

总结

  1. 通过 PID 附加

    ：适用于已知目标进程 PID 的场景。

  2. 使用spawn方式启动

    ：适用于需要在进程启动时注入脚本的场景。

  3. 连接非标准端口

    ：适用于目标设备运行在自定义端口的场景。

  4. 连接多个设备

    ：适用于需要同时操作多个设备的场景。

通过这些方法，可以灵活地使用 Frida 的 Python 库进行动态分析和逆向工程。

frida与Python的交互

Frida 提供了强大的机制，允许在 JavaScript 脚本和 Python 脚本之间进行实时交互。这种交互通过消息传递机制实现，使得 Frida 脚本可以将数据发送到 Python 环境中，并接收 Python 环境返回的数据。以下是关于 Frida 与 Python 交互的详细说明。

1. send 的使用

场景

在 Frida 的 JavaScript 脚本中，send 函数用于将消息发送到 Python 环境。Python 环境可以通过监听 message 事件来接收这些消息。

示例代码

JavaScript 脚本

Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        send("onResume called");  // 发送消息到 Python 环境
        this.onResume();
    };
});

Python 脚本

import frida, sys

def message(message, data):
    if message["type"] == 'send':
        print(u"[*] {0}".format(message['payload']))  # 打印发送的消息
    else:
        print(message)

jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        send("onResume called");
        this.onResume();
    };
});
"""

process = frida.get_usb_device().attach('com.example.app')
script = process.create_script(jsCode)
script.on('message', message)  # 注册消息监听器
script.load()
sys.stdin.read()

说明

  • send函数

    ：在 Frida 的 JavaScript 脚本中，send 函数用于发送消息到 Python 环境。消息内容可以是字符串或对象。

  • message事件

    ：在 Python 脚本中，通过 script.on('message', messageFunc) 注册消息监听器，监听来自 Frida 脚本的消息。

  • messageFunc

    ：消息处理函数，接收两个参数：

  • message

    ：消息内容，是一个字典，包含 type 和 payload 等字段。

  • data

    ：可选的附加数据。

2. send 与 console.log 的区别

  • console.log

    ：

  • 用于在 Frida 的 JavaScript 脚本中打印日志到控制台。

  • 输出内容直接显示在控制台，不会发送到 Python 环境。

  • 示例：

console.log("Hello, Frida!");

  • send

    ：

  • 用于将消息发送到 Python 环境。

  • Python 环境可以通过注册的 message 事件接收并处理这些消息。

  • 示例：

send("Hello, Python!");

总结

  • console.log

    用于调试和打印日志。

  • send

    用于与 Python 环境进行交互，传递消息或数据。

3. script.post

script.post 是 Python 环境中用于向 Frida 脚本发送消息的函数。它允许 Python 环境主动向 Frida 脚本发送数据。

示例代码

Python 脚本

import frida, sys

jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        send("onResume called");
        this.onResume();
    };

    rpc.exports = {
        add: function (a, b) {
            return a + b;
        }
    };
});
"""

process = frida.get_usb_device().attach('com.example.app')
script = process.create_script(jsCode)
script.load()

# 向 Frida 脚本发送消息
script.post({'type': 'input', 'data': 'Hello from Python!'})

# 调用 Frida 脚本中的 RPC 函数
result = script.exports.add(1, 2)
print("RPC result:", result)

sys.stdin.read()

说明

  • script.post

    ：用于向 Frida 脚本发送消息。消息内容可以是字符串或对象。

  • 消息格式

    ：消息是一个字典，通常包含 type 和 data 等字段。

  • RPC 函数

    ：Frida 脚本中可以定义 RPC 函数，Python 环境可以通过 script.exports 调用这些函数。

4. recv 的使用

recv 是 Frida 的 JavaScript 脚本中用于接收 Python 环境发送的消息的函数。它允许 Frida 脚本监听并处理来自 Python 环境的消息。

示例代码

JavaScript 脚本

Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        send("onResume called");
        this.onResume();
    };

    recv(function (obj) {
        console.log("Received from Python:", obj.data);
    }).wait();
});

Python 脚本

import frida, sys

jsCode = """
Java.perform(function () {
    var Activity = Java.use('com.example.MyActivity');
    Activity.onResume.implementation = function () {
        send("onResume called");
        this.onResume();
    };

    recv(function (obj) {
        console.log("Received from Python:", obj.data);
    }).wait();
});
"""

process = frida.get_usb_device().attach('com.example.app')
script = process.create_script(jsCode)
script.load()

# 向 Frida 脚本发送消息
script.post({'data': 'Hello from Python!'})

sys.stdin.read()

说明

  • recv函数

    ：在 Frida 的 JavaScript 脚本中，recv 函数用于接收 Python 环境发送的消息。

  • 消息处理

    ：recv 函数接收一个回调函数，用于处理接收到的消息。

  • wait方法

    ：recv 函数的 wait 方法用于阻塞当前线程，直到接收到消息。

总结

  1. send

    ：

  • 用于从 Frida 脚本向 Python 环境发送消息。
  • Python 环境通过 script.on('message', messageFunc) 接收消息。

  1. console.log

    ：

  • 用于在 Frida 脚本中打印日志到控制台。
  • 不会发送到 Python 环境。

  1. script.post

    ：

  • 用于从 Python 环境向 Frida 脚本发送消息。
  • 消息可以是字符串或对象。

  1. recv

    ：

  • 用于在 Frida 脚本中接收 Python 环境发送的消息。
  • 通过回调函数处理接收到的消息。

通过这些机制，Frida 和 Python 可以实现高效的双向交互，满足复杂的逆向工程和动态分析需求。

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